Enormt Monstera-blad laget for avanserte scent training og scent work. Har hele 11 hull for Fluonose Nano+-bokser, som gjør det mulig å skjule flere dufter samtidig. Ideell for å lære presis merking av aromaer som ligger nært hverandre.
Monstera Leaf – skjul av dufter for avanserte lukttreninger er det største elementet i Fluo.Dog sin bladkolleksjon. Med imponerende dimensjoner på 40 × 30 cm og hele 11 rom for Fluonose Nano+, gjør dette realistiske bladet det mulig å gjennomføre komplekse, flerduftende lukttreninger. Det er et utmerket verktøy for trenere, nosework-skoler og entusiaster av scent work som ønsker å utvikle presisjon og konsentrasjon hos hundene sine.
Monstera Leaf er laget av det samme holdbare materialet som de andre bladmodellene i Fluo.Dog-kolleksjonen. Den har en realistisk 3D-struktur, matt overflate og flat bunn som gir stabilitet på underlaget. Innebygde hull i bladstrukturen gjør det mulig å gradvis frigjøre duften fra de monterte boksene. Dette er et produkt som kombinerer estetikk og funksjonalitet – perfekt for trening både utendørs og innendørs.
Denne modellen er flere ganger større enn de andre bladene fra Fluo.Dog – eik, lind og lønn – noe som gjør at den muliggjør trening på et helt nytt vanskelighetsnivå. Størrelsen og oppsettet av rommene tillater plassering av flere forskjellige dufter veldig nært hverandre, noe som krever ekstraordinær presisjon og fokus fra hunden ved merking.
Monstera Leaf er et utmerket verktøy for å lære presis merking av dufter. Monter flere Fluonose Nano+ bokser med forskjellige dufter (f.eks. nellik, eukalyptus, kanel) i de valgte rommene. Start med å plassere bladet i et åpent område og oppmuntre hunden til å jobbe. Etter hvert som du øker vanskelighetsgraden, plasser bladet blant gress, blader eller andre naturlige elementer. Dette er en ideell øvelse for hunder som allerede kan skille mellom dufter og trenger nye utfordringer.
Legg til det nye Monstera-bladet i settet ditt og bring et helt nytt nivå av realisme til lukttreningene 🌿
check_circle
check_circle
